اکسپرس 24
کتاب مهندسی متن برای ساخت برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی با MongoDB

کتاب مهندسی متن برای ساخت برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی با MongoDB

تگ‌ها: MongoDB برنامه کاربردی پایگاه داده پردازش زبان طبیعی توسعه هوش مصنوعی داده کاوی ساخت برنامه مهندسی متن هوش مصنوعی یادگیری ماشین

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مهندسی متن برای ساخت برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی با MongoDB

موضوع کلی: توسعه و کاربرد هوش مصنوعی

موضوع میانی: پایگاه‌داده و مدیریت داده برای هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مبانی پایگاه‌داده‌های NoSQL و MongoDB
  • 3. معماری MongoDB و اجزای اصلی آن
  • 4. نصب و راه‌اندازی MongoDB در محیط‌های مختلف
  • 5. مدل داده‌ای MongoDB: اسناد، مجموعه‌ها و پایگاه‌داده‌ها
  • 6. زبان پرس‌وجوی MongoDB (MQL) و دستورات اصلی
  • 7. انتخاب، فیلتر کردن و مرتب‌سازی داده‌ها در MongoDB
  • 8. به‌روزرسانی و حذف اسناد در MongoDB
  • 9. شاخص‌گذاری در MongoDB برای بهبود عملکرد
  • 10. طراحی شمای مناسب برای برنامه‌های هوش مصنوعی
  • 11. یکپارچه‌سازی MongoDB با پایتون
  • 12. یکپارچه‌سازی MongoDB با زبان‌های برنامه‌نویسی دیگر
  • 13. مفهوم Context Engineering و اهمیت آن
  • 14. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها برای Context Engineering
  • 15. روش‌های تولید Context از داده‌های ساختاریافته
  • 16. روش‌های تولید Context از داده‌های غیرساختاریافته
  • 17. استفاده از Embeddings برای نمایش معنایی داده‌ها
  • 18. انتخاب مدل Embedding مناسب برای کاربرد هوش مصنوعی
  • 19. ذخیره‌سازی Embeddings در MongoDB
  • 20. جستجوی برداری (Vector Search) در MongoDB
  • 21. پیاده‌سازی RAG (Retrieval-Augmented Generation) با MongoDB
  • 22. بهینه‌سازی عملکرد جستجوی برداری در MongoDB
  • 23. مدیریت Context در برنامه‌های چت‌بات
  • 24. مدیریت Context در برنامه‌های خلاصه‌سازی متن
  • 25. مدیریت Context در برنامه‌های ترجمه ماشینی
  • 26. مدیریت Context در برنامه‌های پاسخ به سؤال
  • 27. مفهوم Fine-tuning و کاربرد آن در Context Engineering
  • 28. Fine-tuning مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) با داده‌های MongoDB
  • 29. استفاده از MongoDB Atlas برای مقیاس‌پذیری و دسترس‌پذیری
  • 30. امنیت داده‌ها در MongoDB
  • 31. پشتیبان‌گیری و بازیابی داده‌ها در MongoDB
  • 32. مانیتورینگ و عیب‌یابی MongoDB
  • 33. بهینه‌سازی عملکرد MongoDB برای حجم داده‌های بزرگ
  • 34. استفاده از Aggregation Pipeline برای تحلیل داده‌ها
  • 35. استفاده از MongoDB Charts برای مصورسازی داده‌ها
  • 36. معرفی ابزارهای مدیریت MongoDB
  • 37. بهترین روش‌ها برای طراحی و توسعه برنامه‌های کاربردی با MongoDB
  • 38. مطالعه موردی: ساخت یک سیستم توصیه‌گر با MongoDB
  • 39. مطالعه موردی: ساخت یک موتور جستجوی معنایی با MongoDB
  • 40. مطالعه موردی: ساخت یک چت‌بات هوشمند با MongoDB
  • 41. آینده MongoDB و Context Engineering
  • 42. چالش‌ها و راهکارهای استفاده از MongoDB در هوش مصنوعی
  • 43. استفاده از MongoDB برای پردازش داده‌های Real-time
  • 44. مفاهیم پیشرفته پایگاه‌داده‌های گراف و ارتباط آن‌ها با MongoDB
  • 45. مقدمه‌ای بر پایگاه‌داده‌های Time Series و کاربرد آن‌ها در هوش مصنوعی
  • 46. استفاده از MongoDB برای ذخیره‌سازی و پردازش داده‌های سری زمانی
  • 47. مدیریت Metadata در MongoDB برای Context Engineering
  • 48. استفاده از GraphQL برای دسترسی به داده‌های MongoDB
  • 49. مفاهیم Data Governance و Data Quality در MongoDB
  • 50. استفاده از Data Lineage برای ردیابی داده‌ها در MongoDB
  • 51. امنیت و انطباق با مقررات در MongoDB
  • 52. مقدمه‌ای بر پایگاه‌داده‌های Multi-Model و MongoDB
  • 53. استفاده از MongoDB برای ذخیره‌سازی داده‌های چند رسانه‌ای
  • 54. بهینه‌سازی MongoDB برای بارهای کاری تحلیلی
  • 55. مفاهیم Data Modeling پیشرفته در MongoDB
  • 56. استفاده از Change Streams در MongoDB برای Real-time Data Processing
  • 57. استفاده از Transactions در MongoDB برای اطمینان از Consistency
  • 58. مقدمه‌ای بر Federated Querying با MongoDB
  • 59. استفاده از MongoDB برای ساخت Data Lake
  • 60. مفاهیم Data Mesh و MongoDB
  • 61. استفاده از MongoDB برای ساخت Data Products
  • 62. مقدمه‌ای بر Serverless Computing و MongoDB
  • 63. استفاده از MongoDB Atlas Data API
  • 64. مفاهیم Data Observability و MongoDB
  • 65. استفاده از MongoDB برای ساخت Data Pipelines
  • 66. مقدمه‌ای بر Machine Learning Operations (MLOps) و MongoDB
  • 67. استفاده از MongoDB برای مدیریت ویژگی‌ها (Feature Store)
  • 68. مقدمه‌ای بر Responsible AI و MongoDB
  • 69. استفاده از MongoDB برای Audit Logging و Traceability
  • 70. مفاهیم Data Security پیشرفته در MongoDB
  • 71. استفاده از MongoDB برای Compliance با مقررات مختلف
  • 72. مقدمه‌ای بر Document Databases و MongoDB
  • 73. معماری میکروسرویس‌ها و MongoDB
  • 74. استفاده از MongoDB برای ساخت API-First Applications
  • 75. مفاهیم Event Sourcing و MongoDB
  • 76. استفاده از MongoDB برای ساخت CQRS Systems
  • 77. مقدمه‌ای بر Data Virtualization و MongoDB
  • 78. استفاده از MongoDB برای Data Integration
  • 79. مفاهیم Data Catalog و MongoDB
  • 80. استفاده از MongoDB برای Data Discovery
  • 81. مقدمه‌ای بر Knowledge Graphs و MongoDB
  • 82. استفاده از MongoDB برای ساخت Knowledge-Based Systems
  • 83. مفاهیم Semantic Web و MongoDB
  • 84. استفاده از MongoDB برای Data Enrichment
  • 85. مقدمه‌ای بر Data Democratization و MongoDB
  • 86. استفاده از MongoDB برای Self-Service Analytics
  • 87. مفاهیم Data Literacy و MongoDB
  • 88. استفاده از MongoDB برای Data Storytelling
  • 89. مقدمه‌ای بر Data Science و MongoDB
  • 90. استفاده از MongoDB برای Exploratory Data Analysis
  • 91. مفاهیم Statistical Modeling و MongoDB
  • 92. استفاده از MongoDB برای Predictive Analytics
  • 93. مقدمه‌ای بر Data Mining و MongoDB
  • 94. استفاده از MongoDB برای Pattern Recognition
  • 95. مفاهیم Anomaly Detection و MongoDB
  • 96. استفاده از MongoDB برای Fraud Detection

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.